线性均方估计(linear mean-square estimation)，随机过程理论的一个重要的实际应用问题，是使得均方误差最小的线性估计。是由已知随机变量族{X(t),tET}的观测值在某个最优准则下估计未知随机变量Y的值.即寻找一个{X(t),tET}的函数f (X(t) ,tET)，使得Y-f (X(t),tET)最优地近似Y.若f限于线性函数类...
一个线性空间中离空间外一点距离最近的点,就是这个点在这个线性空间上的投影。 一旦最优线性估计达成,那么残差一定垂直于所有的原材料。 要想用两个子空间上的投影得到和空间上的投影,必须要求两个子空间正交。 线性估计 线性估计意思是用数据的线性组合来估计 首先考虑数据是一维,待估计量也是一维的(比如用脚长估...
最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）：这是最常用的线性估计方法，其目标是最小化预测值与实际值之间的平方误差之和。在回归分析中，我们通常使用OLS来估计模型参数。岭回归（Ridge Regression）：这是一种改进的最小二乘法，通过在损失函数中添加一个正则项（即模型参数的平方和）来防止过拟合。
线性MVU 高斯-马尔可夫定理(线性BLUE) 定理7.5,线性模型的最佳最大似然估计 后验估计 MMSE(贝叶斯MSE最小:最佳估计) 定理10.1(二维高斯条件PDF) 一般贝叶斯估计量 最大后验估计(MAP) 定理11.1(贝叶斯线性模型下LMMSE估计量的性能) 定理12.1(贝叶斯高斯-马尔可夫定理) ...
线性估计量 线性估计量（linear estimator）是2020年公布的经济学名词。定义 当某参数的估计量是模型中因变量的一个线性组合时，称该参数估计量为线性估计量。出处 《经济学名词》第一版。
线性最小二乘估计 linear least squares estimate 以误差的平方和最小为准则根据观测数据估计线性模型中未知参数的一种基本参数估计方法。1794年德国数学家C.F.高斯在解决行星轨道猜测问题时首先提出最小二乘法。它的基本思路是选择估计量使模型（包括静态或动态的，线性或非线性的）输出与实测输出之差的平方和达到最...
在统计学中，高斯－马尔可夫定理是指在误差零均值，同方差，且互不相关的线性回归模型中，回归系数的最佳线性无偏估计就是最小方差估计。一般而言，任何回归系数的线性组合之BLUE就是它的最小方差估计。在这个线性回归模型中，其误差不需要假定为正态分布或独立同分布（而仅需要满足相关和方差这两个稍弱的...
（2）线性估计的基本步骤与方法 第一步，收集一个时间序列的观察值。线性回归中用的总能源消耗方面的时间序列资料 年度能源消耗 X Y (1)(2)1970 66.9 1971 68.3 1972 71.6 1973 74.6 1974 72.7 1975 70.6 1976 74.0 n=7Y498.7 （2）线性估计的基本步骤与方法 第二步，计算时间序列的基本资料 ...
线性估计设信号模型为x(t)=a+bt+N(t)x(t)=a+bt+N(t),其中a,ba,b为待估计参数,N(t)N(t)表示噪声。我们首先需要对上述信号进行采样,设采样间隔为ΔtΔt,则第kk...